W opracowaniu przeprowadzono analizę ekonometryczną mającą na celu zidentyfikowanie zależności między czynnikami społecznymi, ekonomicznymi i środowiskowymi a stanem zdrowia ludności Polski. Identyfikacja takiego wpływu ma istotne implikacje dla projektowania i wdrażania polityk mających na celu przeciwdziałanie istnieniu nierównościom w zdrowiu. Analiza empiryczna oparta jest o dane wojewódzkie dotyczące trwania życia kobiet i mężczyzn w wieku 0, 15, 30, 45 i 60 lat (dla lat 2003–2007). Wśród czynników objaśniających stan zdrowia znalazły się zmienne symptomatyczne opisujące warunki mieszkaniowe, styl życia, wysokość dochodu, zasoby opieki zdrowotnej, wykształcenie oraz stan środowiska naturalnego. Oszacowano dziesięć równań regresji przy wykorzystaniu ważonej metody najmniejszych kwadratów dla danych panelowych. Równania opisujące zmienność stanu zdrowia kobiet okazały się lepiej dopasowane do danych empirycznych. W mniejszym zakresie udało się zidentyfikować czynniki mające wpływ na stan zdrowia mężczyzn. Czynnikiem najsilniej wpływającym na stan zdrowia okazało się wynagrodzenie. W przypadku kobiet także wykształcenie oraz warunki mieszkaniowe pozytywnie wpływały na długość życia. Negatywny wpływ na zdrowie mężczyzn i kobiet miała za to konsumpcja alkoholu i tytoniu oraz, co zaskakujące, aktywność zawodowa.

The purpose of econometric analysis conducted in the paper is to investigate the relationship between social, economic, and environmental factors and the health status of the population of Poland. The identification of the relationship is crucial for designing and implementing policies targeted at tackling health inequalities. The empirical analysis uses regional (voivodships) data on life expectancies of both males and females at ages 0, 15, 30, 45, 60, for the period 2003–2007. Among the factors explaining the variation in the health status are proxy variables for housing conditions, lifestyle, income, health care resources, education and natural environment. Ten regression equations were estimated using groupwise weighted least squares for panel data. The equations explaining the variation in female life expectancy proved to be well fitted to the empirical data, while the factors influencing the health of males were not identified in such a reliable way as in the previous case. The most significant factor influencing the health status was remuneration. In the case of females also education and housing conditions positively influenced life expectancy. The consumption of tobacco and alcohol and, surprisingly, an increase in labour force participation rate negatively impacted the health of both sexes.